기계 비전을 사용하여 금속 제품의 가장자리를 인식할 때 표면 밝기 불균일로 인한 가장자리 오인식이 쉽고, 기존의 가장자리 검출 알고리즘은 노이즈 제거와 동시에 많은 가장자리 정보를 억제하여 가장자리 검출 품질이 저하된다. 본 논문에서는 가이드 필터 기반 Retinex와 적응형 Canny를 이용한 이미지 가장자리 검출 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 가이드 필터 기반 Retinex 방법으로 금속 제품 이미지의 반사 성분을 얻고, 가중 분포 기반 적응 감마 보정을 통해 반사 성분 이미지 대비를 향상시킨다; 이후 적응 이방성 확산 필터를 이용해 강화된 이미지의 노이즈를 제거하여 노이즈 및 저대비 텍스처를 억제하고, 개선된 4방향 Sobel 경계 템플릿으로 이미지 가장자리를 추출한다; 마지막으로 기존 Canny 알고리즘의 비극대값 억제 및 이중 임계값 분할을 적용하여 가장자리를 더욱 정교하게 다듬는다. 실험 결과, 신규 알고리즘은 전형적인 금속 소부품을 검출할 때 원본 이미지의 선명도 지표를 47.11에서 68.39로 향상시키고, 금속 표면 밝기 표준 편차를 44.76에서 20.16으로 감소시키며; 노이즈 지표를 1.1에서 약 0.15로 감소시켰고, 노이즈 제거와 동시에 이미지 가장자리 선명도를 잘 유지하였다. 본 방법은 금속 표면의 밝기 불균일로 인한 가장자리 오인식 문제를 효과적으로 개선했으며, 추출된 가장자리의 연결성이 우수하다.

영상 처리; 밝기 불균일; 금속 제품; 영상 향상; 가장자리 검출; 개선된 Canny